量化金融的核心課程由六個模塊與高級選修課程組成。模塊二、模塊三、模塊四之后有測試。在模塊六結(jié)束之時,所有學員都要完成一個final projectCQF核心階段,將自己的理論知識應用到現(xiàn)實問題的解決上。
核心課程包含以下模塊:
·模塊一量化金融的基礎(chǔ)知識
·模塊二量化風險與收益
·模塊三股票與貨幣
·模塊四數(shù)據(jù)科學與機器學習I
·模塊五數(shù)據(jù)科學與機器學習Ⅱ
·模塊六固收與信用
·高級選修課程:從一系列備選模塊中,選擇兩個模塊。模塊二、模塊三、模塊四結(jié)束后需要參加考試。模塊六學習結(jié)束時,需要完成一個final project作為最終考核。要想獲得Distinction榮譽也可以選擇參加額外的optional考試。
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階段一前導課[錄播]
前導課從數(shù)學/Python/金融3個科目開始,每個科目包含長達12小時的強化訓練,為正課學習做好準備
數(shù)學 | Python | 金融 |
量化金融所需的數(shù)學預備知識 | 從0開始學習Python編程 | 介紹關(guān)鍵概念和資產(chǎn)類別 |
階段二核心課程[直播]
正課部分由6個Module和高級選修模塊組成。Module2、3和4學完后分別會有測驗。在完成Module 6的學習后,所有學員需完成一個final project為最終考核
Module 1 量化金融的基礎(chǔ)知識 | Module 2 量化風險和收益 |
將向您介紹作為模型框架的應用It8演算的規(guī)則。您將使用隨機演算和mar理論構(gòu)建工具,并學習如何使用簡單的隨機微分方程及其相關(guān)的Fokker-Planck和Kolmogorov方程。 | 您將學習Markowitz的經(jīng)典投資組合理論,資本資產(chǎn)定價模型以及這些理論的最新發(fā)展。將研究定量風險和回報,研究諸如ARCH框架之類的計量經(jīng)濟模型和諸如VaR之類的風險管理指標以及它們在行業(yè)中的使用方式。 |
Module 3 股票和貨幣 | Module 4 數(shù)據(jù)科學和機器學習I |
將探討布萊克-斯科爾斯理論作為建立在三角洲頭寸和無套利原則基礎(chǔ)上的理論和實踐定價模型的重要性。您將使用各種數(shù)學知識來了解股票和貨幣環(huán)境下的理論和結(jié)果,以使您熟悉當前使用的技術(shù)。 | 將向您介紹金融中使用的最新數(shù)據(jù)科學和機器學習技術(shù)。從對該主題的全面概述開始,您將學習基本的數(shù)學工具,然后深入研究監(jiān)督學習的主題,包括回歸方法,k近鄰,支持向量機,集成方法等等。 |
Module 5 數(shù)據(jù)科學和機器學習II | Module 6 固收和信用風險 |
將探討布萊克-斯科爾斯理論作為建立在三角洲頭寸和無套利原則基礎(chǔ)上的理論和實踐定價模型的重要性。您將使用各種數(shù)學知識來了解股票和貨幣環(huán)境下的理論和結(jié)果,以使您熟悉當前使用的技術(shù)。 | 將向您介紹金融中使用的最新數(shù)據(jù)科學和機器學習技術(shù)。從對該主題的全面概述開始,您將學習基本的數(shù)學工具,然后深入研究監(jiān)督學習的主題,包括回歸方法,k近鄰,支持向量機,集成方法等等。 |
高級選修課[錄播] | |
高級選修課是CQF核心課程的最后一個模塊,共設(shè)14門科目,您可以根據(jù)自身職業(yè)發(fā)展選擇1-2門感興趣的課程深入學習并完成COF最終考核,其余選修課程作為終身學習庫的一部分學習資源您可繼續(xù)訪問 |
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